待验证50% 置信事实精确时间
RELAGRAM 的递归迭代复用同一组网络参数，输出头将最终答案状态映射为边热力图，再通过自回归解码器构造满足容量约束的可行解。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM推理具有随机性（受Temperature参数控制），且外部工具调用返回值随时间变化，因此完美的确定性回放需同时录制所有LLM响应和工具返回值69% 相似待验证在ReAct循环中，LLM每一步输出Thought→Action→Observation三元组，Observation来自工具执行的真实反馈67% 相似待验证SCOPE中模型构建有向计算图，每个节点代表一个原子操作（如算术运算、逻辑判断、变量引用），边定义数据流动方向，最终答案通过确定性执行得到。65% 相似待验证ReAct范式通过强制要求每次工具调用后观察真实环境反馈，将推理链锚定在可验证的现实结果上，抑制错误累积65% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1029531MCP
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